预测准确率怎么做？3步教你搞定！

预测准确率，是一项重要的销售管理指标。

具体的操作思路、操作步骤是怎样的呢？今天就一起来学习！

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什么是「预测准确率」？

小 E 的半年报告中有一项监测指标，发运预测准确率。

小 E 的行业产品属于耐用消费品，销售和发运之间存在着一定的延迟。

所以与大多数快速消费品行业不同，有销售预测和发运预测之分。

销售预测是希望尽可能准确的预测市场需求，发运预测是希望尽可能准确的预测实际生产发运情况。

发运预测对于生产制造、供应链配套等有重要的指导意义。

 预测准确率的计算方式有很多种，基于实际与预测的偏离程度，我们采用的预测准确率的计算公式是： 

虽然这个算法看起来不复杂，但实际问题没有这么简单。

 由于大部分的公司都不可能只有单一的产品，会存在多产品，多生产线，相应的备货和产能都是相对独立的。

 针对每一个单一的产品可以用上述公式进行计算，但需要一个总体的评价指标：复合增长率，针对每个产品的实际发运占比进行加权平均。

为什么要这样做呢？

 因为大部分的企业产品存在二八效应，占据头部 20% 的产品发运量占到总发运量的 80%。

 那么如果针对预测准确率进行不考虑发运量的算术平均，是不符合实际情况的。 

 举个例子： 

❶ 产品 A 是头部产品，发运量 100，占比 80%，预测 50，

❷ 产品 B 是小微产品，发运量 1，占比 2%，预测 4，

❸ 用算术平均：

❹ 用加权平均：

从对产线的实际影响来说，很明显后者更符合实际情况。

 知道其中的原理，如果要针对不同的销售区域去分别进行复合预测准确率的计算，逐一核算当然很不经济。

 下面我们做个模板，一次性搞定这个问题。

 ❶ 建立明细表格。

 建立表格如下，假设做的是月度的预测准确率统计，因此表头字段分别是：

 当月预测发运数量、当月实际发运数量，预测准确率，当月实际发运占比。

 其中【当月实际发运占比】是一组虚拟的各产品的发运量占比，通常情况下总和应该是 100%，这是占比的一个关键点。 

❷ 建立复合预测准确率表格： 

 在 D2 单元格输入公式如下，向下扩展：

解释：

前面说过，预测准确率=min（实际，预测）/max（实际，预测）。

还需要考虑到的情况： 

情况一：针对局部地区而言，有可能当月不是每一种产品都有发运需求；那么应该只在其发运需求范围内计算其发运预测准确率。

 没有发运需求的，实际和预测都是空，此产品的预测准确率应该是不适用，用「-」显示。

 情况二：预测和实际只要一个有数字，则应该参与预测准确率的计算。

在 I2 单元格输入公式如下：

解释：

与上面的公式逻辑相同，只在其发运产品需求范围内计算其发运预测准确率。 

所有没有数据的产品线都不应该参与预测准确率的计算。

在 B 列和 C 列根据实际情况输入数据，得到预测准确率。

示例如下：

预测准确率是一项重要的销售管理指标，表格的设置步骤有：

建立明细表格；

设置公式；

输入数据，得到结果。

赶紧试一下吧。